JP6810682B2 - 加速度成分の代表値で周期的生体信号発生を判定する生体信号処理装置、プログラム及び方法 - Google Patents
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当該入力信号に対し2階差分フィルタ処理を施して当該入力信号の2階差分としての加速度成分データを生成する加速度成分生成手段と、
当該加速度成分データにおける所定時間区間でのデータの偏り具合に係る代表値を算出する代表値算出手段と、
当該代表値が所定範囲を超えて変動した際のピーク位置を算出し、隣接する当該ピーク位置の時間間隔が所定時間範囲内である場合に、生体の繰り返し運動に起因する筋電信号である周期的筋電信号が発生したと判定する信号発生判定手段と
を有する生体信号処理装置が提供される。
信号発生判定手段は、当該共振器フィルタ処理の施された当該代表値が当該所定範囲を超えて変動した際のピーク位置を算出して当該周期的筋電信号の発生を判定することも好ましい。
当該所定時間区間における当該加速度成分データの加速度成分が所定範囲内に連続して留まっている時間区間の長さについて単調減少関数となる重みを算出し、
当該所定時間区間における当該加速度成分データの偏り具合に係る値を、当該重みによって重み付けした値を当該代表値とすることも好ましい。
信号発生判定手段は、当該代表値の周期性と、決定された当該信号発生時間区間とに基づいて当該周期的筋電信号の発生を判定することも好ましい。
当該入力信号に対し2階差分フィルタ処理を施して当該入力信号の2階差分としての加速度成分データを生成する加速度成分生成手段と、
当該加速度成分データにおける所定時間区間でのデータの偏り具合に係る代表値を算出する代表値算出手段と、
当該代表値が所定範囲を超えて変動した際のピーク位置を算出し、隣接する当該ピーク位置の時間間隔が所定時間範囲内である場合に、生体の繰り返し運動に起因する筋電信号である周期的筋電信号が発生したと判定する信号発生判定手段と
してコンピュータを機能させる生体信号処理プログラムが提供される。
当該入力信号に対し2階差分フィルタ処理を施して当該入力信号の2階差分としての加速度成分データを生成するステップと、
当該加速度成分データにおける所定時間区間でのデータの偏り具合に係る代表値を算出するステップと、
当該代表値が所定範囲を超えて変動した際のピーク位置を算出し、隣接する当該ピーク位置の時間間隔が所定時間範囲内である場合に、生体の繰り返し運動に起因する筋電信号である周期的筋電信号が発生したと判定するステップと
を有する生体信号処理方法が提供される。
図1は、本発明による生体信号処理装置の一実施形態を示す模式図である。
(a)生体信号を取り込み処理する部分である信号処理ボックス11を備えた、装置本体部としてのフレーム部と、
(b)頭部の皮膚に接触する位置であってフレーム部の重量の少なくとも一部を受け止め可能な位置に配された、生体信号を受信するための電極部としてのプラス電極パッド13及びマイナス電極パッド14と、
(c)プラス電極パッド13及びマイナス電極パッド14を介して受信された生体信号を信号処理ボックス11へ伝えるための導電路を備えた弾性支持部と、
(d)鼻の上部近傍に接触する位置に配され、生体信号受信の際のグランド(GND)電極又はノイズキャンセル用電極を備えた鼻パッド電極部15と
を有している。なお、上記(d)のノイズキャンセル用電極は、商用電源等に起因するコモンモードノイズを低減させるDRL(Driven Right Leg)電極であってもよい。
同じく図1によれば、信号処理ボックス11に含まれる生体信号処理部12は、生体信号を含み得る入力信号の処理部であり、
(A)入力信号の「加速度成分データ」を生成する加速度成分生成部123と、
(B)「加速度成分データ」における所定時間区間でのデータの偏り具合に係る「代表値」を算出する代表値算出部124と、
(C)算出された「代表値」の周期性に基づいて、生体の繰り返し運動に起因する「周期的生体信号」の発生を判定する信号発生判定部128と
を有することを特徴としている。ここで「代表値」として、例えば標準偏差SDを用いてもよいが、より好ましくは後に詳述する、標準偏差SDに対し重み付けを行った値SDWを採用することができる。
(a)プラス電極パッド13と電気的に接続されたプラス(検出用)電極と、
(b)マイナス電極パッド14と電気的に接続されたマイナス(リファレンス)電極と
の電位差の交流成分を、
(c)鼻パッド電極15と電気的に接続されたGND電極
におけるGND電位との差動増幅によって増幅し、このアナログの生体信号を一定のサンプリング周波数でデジタル化する。ちなみに、この差動増幅は、商用電源等に起因するコモンモードノイズを軽減するためのDRL回路をもって実施されてもよい。
(1) y[n]=x[n]−x[n-1]+r*y[n-1]
のような差分方程式の下で機能する。ここで、nはサンプル位置(サンプル・インデックス)であり、x[n]及びy[n]はそれぞれ、サンプル位置nの入力信号及び出力信号である。また、係数rは0〜1の値をとり、r=0の場合、このフィルタは次に説明する差分フィルタと等価になる。ちなみに、後に図3〜6を用いて説明する実施例では、r=0.9に設定されている。また、このLPF処理を施された後であっても、筋電信号としての交流信号は残留しているのである。
(2) y[n]=x[n]−x[n-1]
の通りとなる。上式(2)において、nはサンプル位置(サンプル・インデックス)であり、x[n]及びy[n]はそれぞれ、サンプル位置nの入力信号及び出力信号である。
(3) W=exp(1−len_th/obs)
によって規定されている。また、図2(A)ではobs=15であって、Len_th=15ならばW=1.0となる。さらに、len_thが大きくなるにつれて指数重みWは急激に減少し、ゼロに漸近する。実際、len_thがウィンドウ分析区間長(128サンプル)相当となると、指数重みWは概ねゼロとなる。
(4) W=1/((len_th−obs)/a+1)
によって規定される。ここで、aはobsを超える値(a>obs)をとって分母を正値にすることが好ましい。図2(B)の反比例重みWは、a=obs*obs(=225)の場合であり、Len_th=15ならばW=1.0となる。また、len_thが大きくなるにつれて反比例重みWは減少し、ゼロに近づく。
(5) SDW[k]=W[k]*SD[k]
によって代表値SDW[k]を算出する。ここで上式(5)において、kはウィンドウ位置(ウィンドウ・インデックス)であり、SDW[k]、W[k]及びSD[k]における[k]は、それぞれウィンドウ位置kでの値であることを示す。
(6) y[n]=a1*y[n-1]+a2*y[n-2]+b0*x[n]
によって実現される。上式(6)において、nはサンプル位置(サンプル・インデックス)であり、x[n]及びy[n]はそれぞれ、サンプル位置nの入力信号及び出力信号である。また、係数a1、a2及びb0は、次式
(7) a1=2*exp(−π*Q/fs)*cos(2π*f0/fs)
a2=−exp(−2π*Q/fs)
b0=1−a1−a2
をもって算出される。ここで、Qは共振度(Q>0)であり、fsはスライディング・ウィンドウ分析周波数(単位はHz)であって、f0は共振周波数(単位はHz)である。ちなみに、後に図3〜6を用いて説明する実施例では、Q=1、f0=1/0.7=1.429(Hz)、及びfs=8(Hz)となっている。
(a)代表値SDWが所定範囲を超えて変動した際のピーク位置を算出し、
(b)隣接するピーク位置の時間間隔が所定時間範囲内である場合に、代表値SDWの時系列データが周期性を有しているとし、周期的生体信号が発生したと判定するのである。
以下、実際の生体信号(筋電信号)を含む入力信号を用い、本発明に係る生体信号処理を行った実施例を説明する。
(a)最初に、咀嚼に係る所定周期を示すSDWRの波形が当て嵌まるような時間範囲を規定する時間範囲パラメータt_short及びt_longと、SDWRの振幅範囲を規定する振幅閾値thh_SDWR及びthl_SDWRを予め設定しておく。なお本実施例では、咀嚼周期0.7秒に対し±0.4秒の周期ゆらぎの許容幅を設けてt_short=0.3(秒)及びt_long=1.1(秒)とし、さらに、経験的にthh_SDWR=3及びthl_SDWR=−3としている。
(b)共振器フィルタ処理を施した時系列データにおいて、その波形の振幅がthh_SDWRを上回る時点からthl_SDWRを下回る時点までの所定ヒステリシスを示す時間範囲において、その波形区間の最大値から当該波形の山側のピーク位置を決定し、記憶する。
(c)次いで、上記(b)の(又は直前の)時間範囲の次となる当該時間範囲において、同じくピーク位置を決定し、同様に記憶する。
(e)上記(d)で入っているとの判定を行った場合、これら2つのピーク位置を「咀嚼」であるとして記録し、上記(c)に戻って処理を継続する。なお、この際、最近に(直前に)決定されたピーク位置を有する時間範囲の次となる当該時間範囲において、ピーク位置が決定されることになる。
(f)一方、上記(d)で入っていないとの判定を行った場合、上記(b)及び(c)で記憶されたピーク位置を破棄し、上記(b)に戻って処理を継続する。
(a)高周波成分平均値が所定閾値thh_dwtを上回った時点と、その後この高周波成分平均値が所定閾値thl_dwtを下回った時点とを決定し、
(b)上記(a)で決定した両時点間の時間区間を、筋電信号の発生時間区間に決定している。
図7は、本発明による生体信号処理方法の一実施形態の概略を示すフローチャートである。なお、図7に示した本実施形態のフローには、生体信号判別部128(図1)による生体信号種別判定処理が含まれているが、この種別判定処理については別途詳細に説明を行う。
(S102)バッファリングされた入力信号に対し、商用電源に係る周期的ノイズを低減するノッチフィルタ処理を実施する。
(S103)ノッチフィルタ処理を施された入力信号に対し、LPF処理を実施する。
(S104)LPF処理を施された入力信号に対し、2階差分フィルタ処理を実施する。
(S106)ウィンドウ分析区間毎に重みWを算出する。
(S107)ウィンドウ分析区間毎に代表値SDWを算出する。
(S108)代表値SDWの時系列データに対し、共振器フィルタ処理を実施する。
(S109)共振器フィルタ処理後の代表値の時系列データが所定のヒステリシスを示す時間区間におけるピーク(ピーク位置)を検出する。
(S202)MRA処理後の高周波成分の時系列データが所定のヒステリシスを示す時間区間を生体信号発生時間区間に決定する。
(a)判定対象期間において生体信号発生時間区間が存在し、且つ当該時間区間においてピーク(ピーク位置)が(2以上の)所定数以上検出されている場合、周期的生体信号が発生しているとの判定を行う(S302)。
(b)また、判定対象期間において生体信号発生時間区間が存在しているが、当該時間区間においてピーク(ピーク位置)が検出されていない場合、何らかの(非周期的な)生体信号が発生しているものとして、生体信号の種別判定を行う(S311)。ちなみに、この種別判定については、この後、詳細に説明する。
(c)さらに、判定対象期間において生体信号発生時間区間が存在しない場合、生体信号は発生していないとの判定を行う(S321)。
(S312)一方、上記(b)の判定を行った場合、種別を判定された生体信号の発生回数、すなわち該当生体現象の生起回数をカウントする。このカウントについてもこの後、説明を行う。
(a)MT(Mahalanobis Taguchi)法における単位空間、及びマハラノビス距離から算出される値、
(b)MTA(Mahalanobis-Taguchi Adjoint)法における単位空間、及びマハラノビス距離から算出される値、
(c)T法における単位空間、及び特性値から算出される値、又は
(d)RT(Recognition Taguchi)法における単位空間、及びRT距離から算出される値
を採用することができる。ちなみに、このような生体信号種別判定の方法が有効であることも、本願発明者が実験を通して見出したものである。
(ア)無表情状態及び口角上げ状態(を合わせた状態群)
(イ)無表情状態
(ウ)口角上げ状態
についての3つの単位空間を設計し、入力信号において、これらの単位空間からの離隔度合いをそれぞれ距離1、距離2及び距離3として算出して、(判定用距離)=(距離2)−(距離1)−(距離3)とすることによって、より好適な判定結果が得られることが分かっている。具体的には、このような判定用距離が所定閾値を超えている場合、発生している生体信号は口角上げ動作による筋電信号であると判定することができるのである。
(a)判定用距離(の推移を示す折れ線)が閾値Thhのラインを下方(値の小さい方)から横切って上方(値の大きい方)に向かう点をカウント開始点(丸印)とし、
(b)判定用距離(の推移を示す折れ線)が閾値Thl(<Thh)のラインを上方(値の大きい方)から横切って下方(値の小さい方)に向かう点をカウント終了点(三角印)として、
これらのカウント開始点とそれに次ぐカウント終了点との組毎に1だけカウントを増分する。
図9及び図10は、本発明による生体信号処理装置の他の実施形態を示す模式図である。
1’ ヘッドフォン(生体信号処理装置)
1’’ イヤホン(生体信号処理装置)
11 信号処理ボックス
12 生体信号処理部
121 信号変換部
122 前フィルタ処理部
122a ノッチフィルタ部
122b LPF部
123 加速度成分生成部
123a 2階差分フィルタ部
124 代表値算出部
125 共振器フィルタ処理部
126 発生時間区間決定部
127 信号発生判定部
128 生体信号判別部
129 信号インタフェース
13 プラス電極パッド
14 マイナス電極パッド
15 鼻パッド電極部
2 携帯端末
Claims (11)
- 筋電信号を含み得る入力信号を処理する生体信号処理装置であって、
当該入力信号に対し2階差分フィルタ処理を施して当該入力信号の2階差分としての加速度成分データを生成する加速度成分生成手段と、
当該加速度成分データにおける所定時間区間でのデータの偏り具合に係る代表値を算出する代表値算出手段と、
当該代表値が所定範囲を超えて変動した際のピーク位置を算出し、隣接する当該ピーク位置の時間間隔が所定時間範囲内である場合に、生体の繰り返し運動に起因する筋電信号である周期的筋電信号が発生したと判定する信号発生判定手段と
を有することを特徴とする生体信号処理装置。 - 当該入力信号は生体の頭部から取得される信号であり、
前記信号発生判定手段は、当該周期的筋電信号としての咀嚼に係る筋電信号の発生を判定する
ことを特徴とする請求項1に記載の生体信号処理装置。 - 算出された当該代表値の時系列データに対し、共振器フィルタ処理を実施する共振器フィルタ処理手段を更に有し、
前記信号発生判定手段は、当該共振器フィルタ処理の施された当該代表値が当該所定範囲を超えて変動した際のピーク位置を算出して当該周期的筋電信号の発生を判定する
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の生体信号処理装置。 - 前記代表値算出手段は、
当該所定時間区間における当該加速度成分データの加速度成分が所定範囲内に連続して留まっている時間区間の長さについて単調減少関数となる重みを算出し、
当該所定時間区間における当該加速度成分データの偏り具合に係る値を、当該重みによって重み付けした値を当該代表値とする
ことを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に記載の生体信号処理装置。 - 当該加速度成分データを生成する前の当該入力信号に対し、商用電源に係るノイズを低減する帯域除去フィルタ処理と、高周波ノイズを除去する低域通過フィルタ処理とを実施する前フィルタ処理手段を更に有することを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の生体信号処理装置。
- 当該入力信号に対し多重解像度解析処理を実施し、多重解像度解析処理後の信号振幅の時系列データが、時間経過とともに第1の閾値を上回った時点と、次いで該第1の閾値よりも小さい第2の閾値を下回った時点とを決定し、決定した両時点の間となる時間区間を、何らかの筋電信号が発生した信号発生時間区間に決定する発生時間区間決定手段を更に有し、
前記信号発生判定手段は、当該代表値の周期性と、決定された当該信号発生時間区間とに基づいて当該周期的筋電信号の発生を判定する
ことを特徴とする請求項1から5のいずれか1項に記載の生体信号処理装置。 - 当該信号発生時間区間において、当該周期的筋電信号が発生していないと判定された際、当該入力信号の平均パワー周波数を算出し、当該平均パワー周波数の高さに基づいて、発生した当該何らかの筋電信号の種別を判定する生体信号判別手段を更に有することを特徴とする請求項6に記載の生体信号処理装置。
- 当該信号発生時間区間において、当該周期的筋電信号が発生していないと判定された際、当該入力信号の標準偏差と平均パワー周波数とを含む特徴量を算出し、当該特徴量について、基準状態に該当する入力信号の当該特徴量によって設定された単位空間から離隔した度合いである離隔度合いを算出し、算出された当該離隔度合いに基づいて、発生した当該何らかの筋電信号の種別を判定する生体信号判別手段を更に有することを特徴とする請求項6に記載の生体信号処理装置。
- 当該周期的筋電信号は、ユーザの頭部に付されたデバイスであって、リファレンス用電極が左(又は右)の耳介周辺から頬近傍の1つの皮膚位置に接し、検出用電極が右(又は左)の耳介周辺から頬近傍の1つの皮膚位置に接するような電極構成を有するデバイスによって取得された信号であることを特徴とする請求項1から8のいずれか1項に記載の生体信号処理装置。
- 筋電信号を含み得る入力信号を処理する装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムであって、
当該入力信号に対し2階差分フィルタ処理を施して当該入力信号の2階差分としての加速度成分データを生成する加速度成分生成手段と、
当該加速度成分データにおける所定時間区間でのデータの偏り具合に係る代表値を算出する代表値算出手段と、
当該代表値が所定範囲を超えて変動した際のピーク位置を算出し、隣接する当該ピーク位置の時間間隔が所定時間範囲内である場合に、生体の繰り返し運動に起因する筋電信号である周期的筋電信号が発生したと判定する信号発生判定手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする生体信号処理プログラム。 - 筋電信号を含み得る入力信号を処理する装置に搭載されたコンピュータによる生体信号処理方法であって、
当該入力信号に対し2階差分フィルタ処理を施して当該入力信号の2階差分としての加速度成分データを生成するステップと、
当該加速度成分データにおける所定時間区間でのデータの偏り具合に係る代表値を算出するステップと、
当該代表値が所定範囲を超えて変動した際のピーク位置を算出し、隣接する当該ピーク位置の時間間隔が所定時間範囲内である場合に、生体の繰り返し運動に起因する筋電信号である周期的筋電信号が発生したと判定するステップと
を有することを特徴とする生体信号処理方法。
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